Indie crowdfunded narratives of commercial surrogacy, or the contested bodies of neoliberalism: Onir’s “I Am Afia” and Arpita Kumar’s Sita
Notice bibliographique
Résumé
This chapter focuses on two Indie crowdfunded narratives of gestational commercial surrogacy, “I Am Afia”, the first story in the four-part anthology film I Am (2010) by Indian filmmaker Onir (also known as Anirban Dhar), and Sita (2012), written and directed by US-based filmmaker Arpita Kumar. The protagonist of Onir’s “I Am Afia” (a web designer played by the Indian actress and director Nandita Das) is a single woman seeking IVF treatment in 2009 Kolkata; Sita is a short, twenty-minute narrative film whose protagonist rents her womb out to a Canadian woman, Kate. In different ways, these cinematic narratives offer a critique of the contested bodies of neoliberalism, speaking to the issue of surrogacy in India, a heated topic of debate in social, legal, and academic circles. Beyond categories of local and diasporic, and in line with the premise that the films of the new independent Indian cinema are glocal – global in aesthetic and local in content – these films seek to explore new subjectivities and the attached social practices. In the context of globally gendered and classed interactions and the translocal reconfiguration of family and kin structures, the new independent Indian cinema acts as a catalyst for the emergence of social change, uncovering and disrupting “traditional” social contracts. This chapter presents Onir’s and Kumar’s filmmaking as a situated artistic exercise, part of growing place-based practices which aim to be socially responsible. These arguments are sustained by an interview conducted with Onir, generous excerpts of which are given throughout the chapter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,033 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».